Какие книги прочесть для изучения линейной алгебры для data science?

Question

[Mishele123]

Хочу погрузиться в data science. Закончил школу, в этом году буду поступать в тех. университет. Поэтому из знаний по математики, только школьная программа. Какие книги можете посоветовать для линейной алгебры для data sceince.
(Я знаю, что в университете этому учат, но уже не терпиться приступить к делу)

Comments

[mayton2019]

DataScience близка к теории вероятностей. Хотя там есть куча разделов где может быть и численные методы и нейросети.

Начни читать с теор-вера. Он в наше время - возвращает былую популярность. Фильтр Байеса. И прочее.

[AVKor]

mayton2019,

Начни читать с теор-вера.

Гениальный совет, если учесть, что он даётся только что закончившему школу, а ТВ изучается в университете на профильной специальности на 4 курсе, когда уже есть подготовка по тем дисциплинам, без которых в ТВ вообще нечего делать.

[mayton2019]

AVKor, за критикой должно следовать предложение.

P.S. Он же пишет дескыть - ему не терпится. Вот пускай читает Гмурмана. Там все простым языком описывается.

[AVKor]

mayton2019,

за критикой должно следовать предложение.

Уже. См. мой ответ ниже.

Вот пускай читает Гмурмана. Там все простым языком описывается.

Зачем давать заведомо глупые советы, особенно если ТС спрашивал совсем про другое?

Answer 1

[AVKor]

Линейную алгебру надо изучать после того, как пройден курс "Алгебра" (который даётся на 1 курсе математической специальности в университете, в 1 и 2 семестрах).

Comments

[dmshar]

Да как бы нет. Нам в свое время давали параллельно основы матанализа и линейную алгебру, на первом же семестре. Правда специальность была "Прикладаная математика". И честно говоря, я не очень понимаю, что в Линейной алгебре зависит от Алгебры, той которая "Общая" или "Универсальная", а-ля Курош или Скорникова.
Впрочем и Теорвер нам давали на третьем семестре, статистику - в четвертом и пятом, а случайные процессы - в шестом. Ну никак не позже.
Да и сейчас на специальности связанных с ИТ Теорвер дают на вором курсе, не позже.

[AVKor]

dmshar,

Да как бы нет.

Ложное заявление.

Правда специальность была "Прикладаная математика".

Не знаю, где учились, но как у меня, так и у друга (он учился в МГУ, а я в другом университете) был всё за редкими исключениями примерно одинаково: вначале - курс алгебры, линейка - потом. Мы учились не на прикладной. То, что изучается в алгебре, было важно для изучения линейки, причём для теории и для примеров нужно знать не только то, что в алгебре учили, но и знания из анализа были нужны.

И честно говоря, я не очень понимаю, что в Линейной алгебре зависит от Алгебры, той которая "Общая" или "Универсальная", а-ля Курош или Скорникова.

Во-первых, я имел в виду вовсе не то, что у Куроша или Скорнякова. Можете посмотреть в учебнике Фаддеева (Лекции по алгебре) или Кострикина. На 1 курсе из "абстрактной алгебры" изучаются только основы (бинарные операции и отношения, группы, кольца и поля, самое начало), но этим всем надо владеть с самого начала линейки (с определения линейного пространства).

Впрочем и Теорвер нам давали на третьем семестре, статистику - в четвертом и пятом, а случайные процессы - в шестом. Ну никак не позже.

Я написал так, как сам учился и как потом учил студентов.

Да и сейчас на специальности связанных с ИТ Теорвер дают на вором курсе, не позже.

Если так, то там "галопом по европам".

ПС. Единственно, что поправлю (с 2003 не касался всего этого, потому запамятовал, но сейчас вспомнил: порядок изучения был такой: 1 семестр - алгебра; 2 семестр - линейка; 3 семестр - то, что на Западе называют абстрактной алгеброй (уже не основы, как в 1 семестре, а на гораздо более серьёзном уровне). Вот в такой последовательности.

Answer 2

[Dolarun]

Может уже поздно конечно, но я бы посоветовал Гилберта Стрэнга. Его лекции есть на ютубе(они примерно по книге), и книгу в принципе можно найти в интернете. Замечательный лектор, замечательный учебник. Так же у него есть курс лекции на том же ютубе, касающиеся Data science(ещё и книга). В принципе можно начинать с последнего, если не терпится, будет непросто я думаю. В любом случае, есть желание — будет результат.